The present invention provides a method of multi threshold image compression based on Shannon entropy and differential evolution, the method relates to the field of image compression, the method of the threshold to divide the image into several objects and background, threshold number increases, image segmentation, but at the same time close to the original image. Histogram is obtained by using a higher threshold to reduce the compression error. The histogram approximation is achieved by maximizing the Shannon entropy. With the increase of the threshold number, the computation time increases exponentially, so the differential evolution (DE) method is used for optimization. Due to the compression technique based on histogram processing, regardless of the size of the image, the computation time is the same.
【技术实现步骤摘要】
所属领域本专利技术涉及计算机信息
,具体地涉及图像压缩领域。
技术介绍
图像压缩是图像传输和存储中的最重要步骤之一,图像压缩技术可以分为两种方式即有损和无损压缩。有损压缩的特点是一些重要的数据可能会因为压缩被覆盖,这不会发生在无损压缩中,因此有损压缩一般用于流媒体和电话应用程序。无损压缩的要求比有损压缩的要求高很多,使得在压缩之后图像的各个部分都能得到保留,而不是被覆盖,因此主要应用于航空航天和医学应用领域。重要的图像质量指标包含峰值信噪比(PSNR)、WPSNR和压缩图像文件的存储空间大小,用于比较和测试。在最近,随着新技术、高速互联网的来临,大容量图像压缩成为了必须完成的重要任务之一。此外,医学科学越来越需要大量图像的数字存储,其中通常大部分是灰度图像。在无线传感器网络中,低功耗设备部署的地方,图像压缩技术也需要降低功耗,传输时间和故障概率。
技术实现思路
针对上述不足之处,本专利技术提出了一种使用香农熵和差分进化的多级阈值图像压缩方法,阈值将图像划分成几个对象和背景,阈值数目增加时,图像开始分割,但在同一时间接近于原始图像。直方图是通过使用较高的阈值来获取近似,从而降低压缩误差。直方图的近似是通过香农熵的最大化实现的。随着阈值数目的增加,计算时间几乎呈指数增加,为此差分进化(DE)方法被用于优化。由于基于直方图处理的压缩技术,不论图像的大小计算时间是相同的。本专利技术的目的是:使图像压缩能适用于各个领域,并实现减少压缩时间、提高压缩效率和压缩图像质量的目的。本专利技术为达到上述目的所采用的技术方案是:一种基于香农熵和差分进化的多级阈值图像压缩方法,该方法 ...
【技术保护点】
一种基于香农熵和差分进化的多级阈值图像压缩方法,该方法涉及计算机信息技术领域,具体地涉及图像压缩领域,其特征是:该方法的实现步骤如下:步骤1 将原始图像经过dsp处理取得数字图像信号,香农熵初始化参数k0的值为0,迭代次数c为0,获取图像的平均自信息量;步骤2 坐标变量y取较大的实数,坐标变量x取图像灰度平均值,对灰度均值残差采样,将其分成5×5矩阵分块,根据去噪等级获取随机概率分布;步骤3 采用加权香农熵阈值法获得图像分割的最佳阈值t*,并计算阈值t*所对应的图像分割效果评价函数H′的值;步骤4 若当前函数H′值小于坐标变量y的值,则将函数值传给坐标变量y,阈值t*传值给坐标变量x;迭代次数c加1,若c小于最大迭代次数则更新香农熵初始化参数k的值,否则直接进行差分进化处理;步骤5 更新初始化参数k的值,kc=kc+d,其中d是搜索步长,即d=1.0/最大步长,坐标变量x的值作为加权香农熵法分割图像的最优参数值;步骤6 混合加权香农熵和阈值分割信号,对其进行差分进化处理,对得到的矩阵进行可逆变换,分解出信号中的噪声,最终得到压缩图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于香农熵和差分进化的多级阈值图像压缩方法,该方法涉及计算机信息技术领域,具体地涉及图像压缩领域,其特征是:该方法的实现步骤如下:步骤1将原始图像经过dsp处理取得数字图像信号,香农熵初始化参数k0的值为0,迭代次数c为0,获取图像的平均自信息量;步骤2坐标变量y取较大的实数,坐标变量x取图像灰度平均值,对灰度均值残差采样,将其分成5×5矩阵分块,根据去噪等级获取随机概率分布;步骤3采用加权香农熵阈值法获得图像分割的最佳阈值t*,并计算阈值t*所对应的图像分割效果评价函数H′的值;步骤4若当前函数H′值小于坐标变量y的值,则将函数值传给坐标变量y,阈值t*传值给坐标变量x;迭代次数c加1,若c小于最大迭代次数则更新香农熵初始化参数k的值,否则直接进行差分进化处理;步骤5更新初始化参数k的值,kc=kc+d,其中d是搜索步长,即d=1.0/最大步长,坐标变量x的值作为加权香农熵法分割图像的最优参数值;步骤6混合加权香农熵和阈值分割信号,对其进行差分进化处理,对得到的矩阵进行可逆变换,分解出信号中的噪声,最终得到压缩图像。2....
【专利技术属性】
技术研发人员:刘弘一,胡成华,
申请(专利权)人:四川用联信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。